Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Berechnungswachstumsraten In Excel. Es ist üblich, um die Periodenwachstumsraten für historische Figuren zu berechnen Überraschenderweise , Es gibt keine einfache Formel für das Tun it. The Growth Formel in Excel ist eine Array-Formel bedeutet, dass es mehrere Arrays von Daten als Eingabe und gibt eine Reihe von Daten, die schwer zu verstehen, wenn Ihr Wissen über die Statistik ain t was es ist Verwendet werden. Wir werden auf einige andere Methoden für die Berechnung des Wachstums einschließlich einer manuell geschriebenen Formel, eine Charting-Methode und eine Methode mit Goal Seek. Finally, wir werden auf Serie, die mit negativen Zahlen beginnen Mathematisch, exponentielles Wachstum berechnet Aus einer solchen Serie hat keine Bedeutung, also was machen wir. Formula Method. What die meisten von uns wollen aus der Growth-Formel ist eine einfache Zahl, die die Periode über Periode Wachstumsrate einer Reihe von Zahlen Compund Jährliche Wachstumsrate CAGR ist ein typisches Beispiel. Die Formel für CAGR ist nicht schwierig Für die Berechnung des Wachstums aus einer einzigen Startzeit und einer einzigen Endzeit ist es ausreichend, wenn wir einen Wert für den Umsatz im Jahr 1 und a haben Umsatzerlöse für das Jahr 10 und wir haben uns nicht über die Jahre zwischen uns, die wir die oben gezeigte Kalkulationstabelle einrichten, da die Formel ist. Endwert Start Wert 1 Perioden - 1 -1.Während es eine einzige Zahl ist, die wir nachher haben, kann die Gleichung und das eher nackte Ergebnis oben Sie fragen lassen, ob Sie es richtig gemacht haben oder nicht. Eine Antwort ist eine Sache, aber Sicherheit Ist noch ein anderes Wir sollten eine Kalkulationstabelle einrichten, um die Wachstumsfigur in einer Predicted Spalte zu verwenden und alle unsere Jahre in einer Actual Spalte mit einer Varianz zwischen den beiden zu zeigen. Du kannst dein eigenes aus der Grafik unten erstellen oder die endgültige Datei herunterladen Sie erstellen ein Arbeitsblatt, achten Sie darauf, die Bereiche StartingAmount und Growth. Von den berechneten Spalten der Zahlen zu nennen, können wir sehen, wie weit weg von unserem vorhergesagten Wachstum von den tatsächlichen Zahlen, die wir begannen. Natürlich wäre es noch einfacher zu sehen mit Ein Graph. Chart Method. Let sa erstellen Sie einen Graphen nur aus unseren ursprünglichen Perioden und tatsächlichen Werten und lassen Sie die vorhergesagten Werte alleine für einen Moment Wie sich herausstellt, können wir einen Wachstumswert aus dem Charting-Prozess selbst erhalten. Stellen Sie Ihre Daten in die Format sehen Sie abo Ve und erstellen Sie eine XY-Streuung Chart - nicht ein Standard-Line-Diagramm Es macht einen Unterschied, wenn Ihre Perioden sind anders als 1, 2, 3, weil ein Standard-Line-Chart behandelt jeden Punkt als 1., 2., 3. Ein Scatter Chart tatsächlich liest die Werte In Spalte A und behandelt sie nicht als Ordnungszahlen, sondern als Istwerte Wenn du Perioden überspringst, weil Daten fehlen, oder wenn deine Perioden an einer anderen Zahl als 1 anfangen, wirst du definitiv einen großen Unterschied sehen, wenn du eine Trendlinie hinzufügst Haben die XY Scatter Chart wie oben erstellt, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenreihe und Sie sehen das Menü oben Klicken Sie auf Trendline hinzufügen. Klicken Sie im Dialogfeld Trendline hinzufügen auf Exponential als Kurventyp, um Ihre tatsächlichen Daten anzupassen. Sie müssen klicken Die Box in der Nähe der Unterseite des Dialogfeldes, um Gleichung auf Diagramm wie unten gezeigt anzuzeigen. Wenn Ihr Diagramm aktualisiert wird, wird es eine Gleichung der Form ybegx haben, wobei g die Wachstumsrate ist. Hier sehen wir den Koeffizienten 0 0984 oder 9 8 Beachten Sie, dass die CAGR-Formel uns ein Wachstum verlieh Rate von 10 1 Die beiden sind weitgehend verschieden, weil CAGR nur die Anfangs - und Endperioden in seinen Berechnungen verwendet hat, wo die Kurvenanpassung alle Daten verwendet hat. Goal Seek Method. Again, konnten wir sicherlich vorhergesagte, tatsächliche und Varianzspalten erstellen, um zu sehen Wie gut unsere Kurve zu den Daten passt In der Tat konnten wir die Unterschiede summieren und Zielsuche verwenden, um herauszufinden, ob eine andere, bessere Wachstumsrate existiert. Das Problem mit bloßer Summierung der Unterschiede besteht darin, dass einige vorhergesagte Werte größer und etwas kleiner sind Als die tatsächlichen Werte Auch wenn die Unterschiede sehr groß sind, könnte eine gleiche Anzahl von positiven und negativen Werten dazu führen, dass wir glauben, dass wir eine gute Passung haben, wenn wir uns nicht an die Abweichungen setzen und dann summieren. Squares sind immer positiv und ein Quadrat Wird große Unterschiede übertreiben und kleinere Unterschiede ignorieren Sie haben wahrscheinlich von dieser Methode der Kurvenanpassung als kleinste Quadrate gehört. Wenn die Kalkulationstabelle unten eingerichtet ist, gehen wir auf die Registerkarte Daten auf dem Band, klicken Sie auf What-If Analysis Goa Ich suche und sage Excel, um zu versuchen, die Summe der Quadrate in E18 auf Null zu bringen, indem ich die Wachstumsrate in C2 ändere. Natürlich werden wir niemals auf Null kommen, aber Excel wird immer wieder verschiedene Werte ausführen - Tausende von ihnen - bis es Bekommt so nah an null wie es can. Goal Seek ist ein wenig wie das Kind s Spiel von wärmer, kälter, wo eine Partei hält die anderen zu sagen, wenn sie immer näher an die geheime Objekt wärmer oder weiter weg kälter Excel nur versucht, zu bekommen Wärmer und wärmer, bis nichts, was es versucht, bekommt keine wärmer. Hier, am nächsten können wir unsere Quadrate auf Null zu bekommen ist, wenn die Wachstumsrate 10 06.Sie können sehen, dass verschiedene numerische Methoden geben etwas andere Ergebnisse Sie können alle drei versuchen versuchen Ihre Daten, um ein Gefühl für die beste Annäherung der Periode Wachstum zu bekommen. Trends, die mit negativen Werten beginnen. Wenn Sie dies lesen, wissen Sie bereits, dass die Berechnung exponentiellen Wachstum aus einer Serie, die mit nichtpositiven Zahlen beginnt Null oder negative Zahlen ist unmöglich Mit t Er Methoden oben, können wir sehen, dass sie alle scheitern. Sie haben ein paar options. Add ein Skalar zu Ihren Werten. Und leider, die Wahl des Skalars bestimmt das Wachstum Um es klar, wenn Sie einen kleinen Skalar hinzufügen - nur ein großes genug Zahl, um die negativen Werte positiv zu bringen - Ihre Wachstumsrate wird sehr groß sein. Wenn Sie einen riesigen Skalar hinzufügen - fügen Sie eine Million zu jeder der oben gezeigten Perioden hinzu - Ihre Wachstumsrate wird nahe der Null sein. Diese Methode wird nicht nachgeben Aussagekräftige Ergebnisse. Unterpolynomiale oder lineare Schätzung. Polynomiale und lineare Schätzung wird in der Lage sein, eine geschätzte Änderung Zeitraum über Zeitraum zu berechnen, aber diese sind in der Regel nicht das, was wir meinen, wenn wir über Wachstumsraten sprechen Die Gleichungen gegeben werden bei der Projektierung von Werten ein paar nützlich sein Perioden in die Zukunft, und das kann gut genug für Ihre Zwecke. Get, um die Wurzel der Zahlen. Ist die Serie Sie re analysieren ein einziges Set Zum Beispiel, wenn Sie re analysieren Gewinn über eine Reihe von Perioden, können Sie mit beginnen Negative Werte Howe Ver, wenn Sie diesen Gewinn in zwei getrennte Serien - Einnahmen und Kosten zu brechen - Sie werden feststellen, dass Sie sowohl als positive Zahlen ausdrücken können Mit den obigen Methoden analysieren Sie die zwei oder mehr Serien separat und dann rekombinieren sie. Wir hoffen, dass Sie diesen Artikel finden Nützlich und wird uns mit Ihren Kommentaren und Fragen zu kontaktieren. Machen Sie das Beste aus Ihrem es und menschlichen Ressourcen. Moving Durchschnitte Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung der aktuellen Trend zu beurteilen Jede Art von bewegenden Durchschnittlich in diesem Tutorial geschrieben, da MA ein mathematisches Ergebnis ist, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Nach der Ermittlung wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die Tag-zu-Tag-Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der in der Regel als einfacher gleitender Durchschnitts-SMA bekannt ist, E arithmetisches Mittel eines gegebenen Satzes von Werten Zum Beispiel, um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für Die letzten 10 Tage 110 wird durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-tägigen Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde auch die Preise enthalten Die vergangenen 50 Tage Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 berücksichtigt die vergangenen 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert relativ zu den vergangenen 10 Tagen bezahlt wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Tool mit einem gleitenden Durchschnitt anrufen Und nicht nur ein regelmäßiger Mittelwert Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen Es wird verfügbar Diese Methode der Berechnung Ion stellt sicher, dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus dem Berechnung Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was do Moving Averages aussehen Wie einmal die Werte von Die MA wurden berechnet, sie sind auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts von technischen Händlern üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr an diesem später variieren Wie Sie sehen können Abbildung 3, es ist möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die bei der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese geschwungenen Linien können zuerst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber du wirst an sie gewöhnen, wie die Zeit vergeht Rot li Ne ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis über die letzten 100 Tage. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, werden wir eine andere Art von gleitenden Durchschnitt vorstellen Und untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat er seine Kritiker. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe wird gleich gewichtet, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler mehr zu geben Gewicht zu den jüngsten Daten, die seither zur Erfindung von verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Zur weiteren Lesung siehe Grundlagen Von gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, um es mehr auf neue Informationen zu lernen Lernen die etwas Komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen Aber für Sie Mathe Geeks da draußen ist hier die EMA-Gleichung. Wenn die Formel verwendet, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen , Können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung stellt, um als vorheriges EMA zu verwenden. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem Sie die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnen und mit der obigen Formel von dort fortfahren. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die enthält Real-Life-Beispiele, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Jetzt, wo du ab hast Verständnis dafür, wie die SMA und die EMA berechnet werden, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird Gewichteter Durchschnitt In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die wechselnden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt und schneller als die SMA fällt Der Preis ist rückläufig Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie wollen, wenn Schaffung des Durchschnitts Die häufigsten Zeiträume, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es zu Preisänderungen Er Zeitspanne, die weniger empfindlich, oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer bewegten Durchschnitte zu verwenden Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie ist es, mit einer Reihe von zu experimentieren Verschiedene Zeiträume, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt.
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